Using Nested Contractions and a Hierarchical Tensor Format To Compute Vibrational Spectra of Molecules with Seven Atoms
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We propose a method for solving the vibrational Schrödinger equation with which one can compute hundreds of energy levels of seven-atom molecules using at most a few gigabytes of memory. It uses nested contractions in conjunction with the reduced-rank block power method (RRBPM) described in J. Chem. Phys. 2014, 140, 174111. Successive basis contractions are organized into a tree, the nodes of which are associated with eigenfunctions of reduced-dimension Hamiltonians. The RRBPM is used recursively to compute eigenfunctions of nodes in bases of products of reduced-dimension eigenfunctions of nodes with fewer coordinates. The corresponding vectors are tensors in what is called CP-format. The final wave functions are therefore represented in a hierarchical CP-format. Computational efficiency and accuracy are significantly improved by representing the Hamiltonian in the same hierarchical format as the wave function. We demonstrate that with this hierarchical RRBPM it is possible to compute energy levels of a 64-D coupled-oscillator model Hamiltonian and also of acetonitrile (CH3CN) and ethylene oxide (C2H4O), for which we use quartic potentials. The most accurate acetonitrile calculation uses 139 MB of memory and takes 3.2 h on a single processor. The most accurate ethylene oxide calculation uses 6.1 GB of memory and takes 14 d on 63 processors. The hierarchical RRBPM shatters the memory barrier that impedes the calculation of vibrational spectra.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle